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Economic effects by merger and acquisition types in the renewable energy sector: An event study approach

유경진, Youah Lee, 허은녕 (2013) · Renewable and Sustainable Energy Reviews 26:694-701 · DOI ↗

2010년 재생에너지 M&A 가 70% 급증한 시장 변화를 배경으로, Rumelt (1974) 의 관련/비관련 다각화 framework 를 적용해 재생 M&A 를 4 유형 (homogeneous, heterogeneous-renewable/energy/other) 으로 분류. 2008-2010 47건 (18개국) acquirer stock 데이터로 이벤트 스터디 (Fama et al. 1969) + OLS 시장모형 + GARCH(1,1) 이중 추정. 결과: (i) 동종 M&A CAR[-10,+15] = 10.59*** (GARCH) — 운영 시너지·시장지배력 효과 최대, (ii) heterogeneous-other 3.50*** — 금융자본의 재생 진입은 투자상품 기대로 2위, (iii) heterogeneous-renewable 2.49*** — 위험 분산 + green premium, (iv) heterogeneous-energy -1.68*** — RPS 의무 + cap-and-trade 규제 비용이 음의 효과. 풍력 sub-sample 에서는 heterogeneous-other (13.51***) 가 최대.

  • RQ: 재생에너지 M&A 의 유형 (관련 vs 비관련 다각화, acquirer 산업 별) 이 인수기업 가치 (acquirer enterprise value) 에 미치는 효과는 어떻게 다른가? 동기 (operating synergy, market power, risk diversification, green premium, policy execution) 별로 어느 유형이 어떤 부호의 효과를 보이는가?
  • 방법론: 이벤트 스터디 (MacKinlay 1997 표준 6 step), normal return 모형 2종: (i) OLS 회귀 시장모형 Rt=α+βRmt+εtR_t = \alpha + \beta R_{mt} + \varepsilon_t, (ii) garch (1,1) (Engle 1982, Bollerslev 1986) — 평균식 Rt=α+βRmt+∑hλhrt+εtR_t = \alpha + \beta R_{mt} + \sum_h \lambda_h r_t + \varepsilon_t + 조건부 분산식. Normal return estimation [-100, -10], event windows 4종: [0], [-1, +1], [-5, +5], [-10, +15]. M&A 유형 분류 Rumelt (1974) related/unrelated diversification 응용.
  • 데이터: 2008-2010 재생에너지 M&A 47건 (acquirer 18개국 — 미국·캐나다·중국·독일 등). 출처: MarketLine 재생에너지 카테고리 + DataStream 주가 시계열. Inclusion: (a) MarketLine 재생 분류, (b) [-100, +15] 주가 데이터 가용, (c) normal return 모형 유의. 분포: homogeneous 13 (solar 5, wind 5, bio 3), heterogeneous-renewable 9, heterogeneous-energy 15, heterogeneous-other 10. ~70% 가 비관련 다각화. 풍력 sub-sample 22건 별도 분석.
  • 주요 발견: (Table 4 CAR, GARCH, *** = 1% 유의) (i) Homogeneous [-10,+15] = 10.59*** (4 window 모두 양, [-5,+5] = 4.42***) — 동종 통합이 단연 1위, 시간 지남에 따라 효과 누적. (ii) Heterogeneous-other [-10,+15] = 3.50*** ([-5,+5] = 2.43***) — 비-에너지 acquirer 의 70% 가 금융 firm → 재생E 의 투자상품 기대. (iii) Heterogeneous-renewable [-10,+15] = 2.49*** — 초기 [-1,+1] 음 (-0.17) 이지만 장기 양 — 기술 risk 분산 효과. (iv) Heterogeneous-energy [-10,+15] = -1.68*** ([0] = -7.42**) — 모든 window 에서 음, 단 [0] 충격이 가장 크고 시간 지나면 완화. RPS·cap-and-trade 강제로 인한 비용 부담을 시장이 즉시 가격에 반영. (v) 풍력 sub-sample (Table 5): heterogeneous-other 13.51*** > homogeneous 10.26*** — 풍력은 비-에너지 자본의 투자 매력 이 동종 통합보다도 우위 (Spain/Germany/Denmark + 미국/중국 wind 정책 확산이 배경). (vi) OLS vs GARCH: 일부 cell 에서 OLS 가 GARCH 보다 더 자주 유의 (information leakage 가정 위반의 결과, Corhay-Rad 1996 와 일치) — GARCH 가 더 보수적·정확.
  • 시사점: 재생에너지 M&A 의 가치 창출 경로 3개로 구분: (1) 동종 통합으로 operating synergy + market power 확보 (가장 견고), (2) 비-에너지 (금융·conglomerate) 자본의 투자상품 관점 진입 (특히 풍력에서 최대), (3) 기존 에너지사의 재생 M&A 는 regulatory cost 부담으로 음의 효과 — 그러나 RPS 의무 충당의 cost-effective 대안이라 지속. 정책 측면: cap-and-trade·RPS 같은 강제 메커니즘이 traditional energy → renewable 자본 이동을 유발하지만 그 이동의 시장 가치 효과는 음 — 이는 정책이 환경적 정당성 대신 경제적 strain 으로 작용한 신호. Wind power 의 비-에너지 자본 진입 효과 (CAR 13.51) 가 격렬한 성장 기대를 가격에 반영.

요약

이 paper 는 허은녕 의 2기 (2009-2017) 재생에너지 정책 라인 + 재생에너지 산업 가치평가 도구 갈래의 표지작. 직접 선행 paper 는 매우 드뭄 — Eisenbach et al. (2011) 만이 태양에너지 M&A 단일 변수 분석을 시도했고, 나머지 (Kwoka-Pollitt 2010 미국 전력 M&A, Verde 2008 EU 가스·전력, Choi-Song 2007 oil upstream, Wårell 2007 iron ore) 는 모두 전통 에너지·자원 산업에 국한. 본 paper 의 방법론적 기여 는 Rumelt (1974) 의 관련/비관련 다각화 분류를 재생에너지 M&A 에 명시 적용해 4 유형으로 분해한 점 + acquirer 산업 (재생 자체 / 다른 재생 / 기존 에너지 / 비-에너지) 별 효과를 분리해 동기 와 효과 의 결합을 식별한 점.

방법론은 표준 이벤트 스터디 (Fama-Fisher-Jensen-Roll 1969, MacKinlay 1997) 의 6단계. Normal return 추정 모형은 OLS 시장모형 (단순 + 등분산 가정) 과 garch (1,1) (Engle 1982, Bollerslev 1986 — 조건부 이분산 + 시간 가변 변동성 허용) 의 이중 추정 으로 robustness 확보. Corhay-Rad (1996) 가 지적한 OLS 의 information leakage 영향 (constant variance 가정 위반시 t-stat 과대) 을 GARCH 가 보정. 4개 event window ([0], [-1,+1], [-5,+5], [-10,+15]) 로 단·중·장기 효과 분리. M&A 유형 분류:

  • Homogeneous: 동일 재생원 내 통합 (solar-solar, wind-wind, bio-bio)
  • Heterogeneous-renewable: 다른 재생원 간 (solar-wind 등) — 위험 분산
  • Heterogeneous-energy: 기존 에너지사 (oil, gas, electric) → 재생 — 정책 의무 + green premium
  • Heterogeneous-other: 비-에너지 (financial, conglomerate) → 재생 — 투자상품 동기

자료는 MarketLine 재생 카테고리 + DataStream 주가의 47건. 결과 (Table 4) 의 4가지 명료한 패턴: (i) 동종 M&A 효과가 모든 window 에서 양 + [-10,+15] 에서 10.59*** 로 1위 — Rumelt (1974), Christensen-Montgomery (1981), Palepu (1985) 의 관련 다각화 우위 명제와 일치. 동종 통합은 value chain 효율 + 시장지배력 + R&D 중복 제거의 3중 effect. (ii) 비-에너지 자본 (heterogeneous-other) 의 재생 진입이 2위 — 70% 가 금융 firm 이고 재생E 를 투자상품 으로 본다는 신호. (iii) 기존 에너지사의 재생 M&A 는 모든 window 에서 음, 특히 [0] 에서 -7.42** 의 큰 즉시 음의 충격 — RPS·cap-and-trade 가 부과하는 규제 비용 부담 의 시장 가격 반영. (iv) 풍력 sub-sample 에서는 heterogeneous-other 가 동종을 추월 (13.51 vs 10.26) — 풍력의 비-에너지 자본 관점 의 성장 기대가 특별히 강함 (onshore wind 가 2016년에 화석 발전과 grid parity 달성 예측을 시장이 선반영). 이 결과는 Key Value Drivers of Startup Companies in the New Media Industry: The Case of Online Games in Korea 의 비재무 valuation 라인과 Patent quality determinants based on technology life cycle with special reference to solar-cell technology field 의 기술 생애주기 차별화 라인과 함께 허은녕 그룹의 재생에너지 산업 분석 도구 3부작을 구성. 후속 허은녕 그룹의 신재생 PPI·M&A 평가 라인의 anchor.

핵심 결과

CAR [-10, +15] window (Table 4, GARCH 추정, *** = 1% 유의):

M&A 유형CARN해석
Homogeneous (동종)+10.59*13운영 시너지 + 시장지배력 최대
Heterogeneous-other (비-에너지)+3.50***10금융자본 70% → 투자상품 매력
Heterogeneous-renewable (다른 재생)+2.49***9기술 위험 분산
Heterogeneous-energy (기존 에너지)-1.68*15RPS·cap-and-trade 규제 비용

풍력 sub-sample (Table 5, CAR [-10, +15], GARCH):

유형풍력 CAR전체 CAR차이
Heterogeneous-other+13.51*+3.50풍력 3.86×
Homogeneous+10.26***+10.59유사
Heterogeneous-renewable+1.43***+2.49풍력 약
Heterogeneous-energy-0.69***-1.68부담 완화

풍력은 비-에너지 투자자에게 특히 매력적 — onshore wind grid parity 임박이 시장 기대를 reset.

방법론 노트

이벤트 스터디 의 abnormal return (Fama et al. 1969):

ARi,t=Ri,t−E(Ri,t∣Xt)AR_{i,t} = R_{i,t} - E(R_{i,t} | X_t)

OLS 시장모형 normal return:

Ri,t=αi+βiRm,t+εi,t,εi,t∼iid N(0,σε2)R_{i,t} = \alpha_i + \beta_i R_{m,t} + \varepsilon_{i,t}, \quad \varepsilon_{i,t} \sim \text{iid } N(0, \sigma_\varepsilon^2)

garch (1,1) 평균식 + 조건부 분산식:

Ri,t=α+βRm,t+∑h=0Hλhrt+εtR_{i,t} = \alpha + \beta R_{m,t} + \sum_{h=0}^H \lambda_h r_t + \varepsilon_t εt∣Ωt∼N(0,ht),ht=φ0+∑k=1qφkεt−k2+∑j=1pht−j\varepsilon_t | \Omega_t \sim N(0, h_t), \quad h_t = \varphi_0 + \sum_{k=1}^q \varphi_k \varepsilon_{t-k}^2 + \sum_{j=1}^p h_{t-j}

(p, q) = (1, 1) — Lamoureux-Lastrapes (1993), McKenzie-Thomsen-Dixon (2004), Wang et al. (2002), Batchelor-Orakcioglu (2003) 의 표준 설정.

평균 abnormal return + cumulative abnormal return:

AARt=1N∑i=1NARi,t,CAR(t1,t2)=∑t=t1t2AARtAAR_t = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N AR_{i,t}, \quad CAR(t_1, t_2) = \sum_{t=t_1}^{t_2} AAR_t

검정통계량:

t=CAR(t1,t2)Var(CAR(t1,t2))t = \frac{CAR(t_1, t_2)}{\sqrt{\text{Var}(CAR(t_1, t_2))}}

Identification: (i) Normal return 추정 윈도우 [-100, -10] 와 event window 분리로 contamination 회피, (ii) 4개 window 비교로 short-run vs long-run 효과 식별, (iii) OLS-GARCH 이중 추정으로 분포 가정 robustness, (iv) Inclusion criterion (c) 로 normal return 모형 유의 case 만 사용.

연구 계보

이벤트 스터디 직계: Fama-Fisher-Jensen-Roll (1969) 원형 → Brown-Warner (1985) daily returns → MacKinlay (1997) JEL survey + Corrado (2011) 방법론 review. garch 라인: Engle (1982) ARCH 원형 → Bollerslev (1986) GARCH → Baillie-Bollerslev (1990) multivariate. GARCH event study 응용: Corhay-Rad (1996), Brockett-Chen-Garven (1999), McKenzie-Thomsen-Dixon (2004), Wang et al. (2002), Batchelor-Orakcioglu (2003), Engle (2001) JEP. 다각화 이론: Rumelt (1974) original 4 major × 9 minor 분류 → Christensen-Montgomery (1981) market structure → Palepu (1985) entropy measure → Montgomery-Singh (1984) systematic risk. 비교 (역방향) 결과: Luffman-Richard (1984), Michel-Shaked (1984), Gottschalg-Degenhard (2006). 에너지 M&A 직접 선행: Kwoka-Pollitt (2010) 미국 전력 + Verde (2008) EU 가스·전력 (양) vs Choi-Song (2007) oil upstream + Wårell (2007) iron ore + Leggio-Lien (2000) 전력 규제 환경 (음). 재생 M&A 의 유일한 직접 선행: Eisenbach et al. (2011) 태양에너지 단일 변수 — 본 paper 가 유형 분류로 체계적 확장. 본 paper 는 허은녕 그룹의 후속 RPS 평가 + PPI 평가 라인 (cf. Assessment of Korean customers' willingness to pay with RPS 가 reference [49] 로 본 paper 의 RPS 정책 동기 부분 인용) 의 산업 가치 dynamics 자매작. Key Value Drivers of Startup Companies in the New Media Industry: The Case of Online Games in Korea + Patent quality determinants based on technology life cycle with special reference to solar-cell technology field 와 함께 허은녕 그룹의 비재무 산업 분석 도구 3부작 형성.

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